참고 자료 (References)

핵심 논문

#	저자/출처	제목	핵심 내용
1	Edge et al., 2024	From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization	GraphRAG 핵심 논문 — 커뮤니티 탐지 + 맵-리듀스 검색
2	Vaswani et al., 2017	Attention Is All You Need	Transformer 아키텍처 원논문
3	Pang et al., 2019	Zanzibar: Google's Consistent, Global Authorization System	Google 전역 인가 시스템 — ReBAC의 기반
4	Gruber, 1993	A Translation Approach to Portable Ontology Specifications	온톨로지의 정의 원논문
5	DRIFT, 2024.10	Dynamic Reasoning and Inference with Flexible Traversal	GraphRAG 동적 탐색 확장
6	Nature Physics, 2025	Topological Dirac Operator	위상 디랙 연산자 — AI 위상학적 분석 핵심 도구

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공식 문서

#	출처	문서	내용
1	Palantir	Foundry Documentation	온톨로지 레이어, Pipeline Builder
2	Palantir	AIP Documentation	AIP Logic, Agent Studio, LLM 통합
3	Anthropic	Model Context Protocol (MCP) Specification	AI 에이전트 표준 통신 프로토콜
4	LangChain	LangChain Documentation	LLM 체인, 에이전트, RAG 파이프라인
5	OpenAI	API Documentation	GPT 모델, Embeddings API
6	W3C	OWL 2 Web Ontology Language	온톨로지 표준 명세 (2012)
7	Neo4j	Graph Database Documentation	Cypher 쿼리, 그래프 알고리즘

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도서

#	저자	제목	관련 내용
1	Russell & Norvig	Artificial Intelligence: A Modern Approach	지식 표현, 온톨로지, 추론
2	Allemang & Hendler	Semantic Web for the Working Ontologist	RDF, OWL, SPARQL, 온톨로지 설계
3	Needham & Hodler	Graph Algorithms (O'Reilly)	커뮤니티 탐지, 중심성, 그래프 분석
4	Kleppmann	Designing Data-Intensive Applications	분산 시스템, 데이터 파이프라인
5	Baader et al.	The Description Logic Handbook	기술 논리, 온톨로지 추론, OWL 형식적 기반

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온라인 자료

#	저자/출처	제목	내용
1	Microsoft	GraphRAG GitHub Repository	GraphRAG 공식 구현체
2	Palantir	Ontology Layer 설계 철학 블로그	Foundry 통합 전략
3	Anthropic	MCP 설계 배경 블로그	MCP 표준 프로토콜 발표
4	Chip Huyen, 2023	Building LLM Applications for Production	LLM 시스템 설계, 평가, 배포
5	Eugene Yan, 2023	Patterns for Building LLM-based Systems & Products	RAG, 에이전트, HitL 패턴
6	Lilian Weng, 2023	LLM Powered Autonomous Agents	에이전트 설계, 메모리, 오케스트레이션
7	Weights & Biases	RAG in Production	청킹, 임베딩, 검색 실무

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실습 도구 체인

필수 설치

# 그래프 DB
# Neo4j Desktop: https://neo4j.com/download/

# Python 패키지
pip install langchain chromadb neo4j sentence-transformers openai
pip install graphrag  # Microsoft GraphRAG

# MCP
npm install @anthropic-ai/sdk  # Anthropic SDK

추천 학습 순서 (도구 기준)

1. Neo4j Desktop → Cypher 기초 → 지식 그래프 체험
2. ChromaDB → 벡터 저장/검색 → RAG 기초 체험
3. LangChain → RAG 파이프라인 구축
4. Microsoft GraphRAG → 지식 그래프 기반 RAG 전환
5. OpenFGA → ReBAC 접근제어 구현
6. MCP SDK → 에이전트-도구 통합